可预见大客流下的跳停轨交列车时刻表优化

在某些特定情况下,轨道交通系统内会出现可预见性大客流,对列车正常运营产生冲击,此时需要及时对列车时刻表进行调整,必要时可要求部分列车在一些站点选择跳过停止,以为大客流站点提供更充足的运能.基于此,在单条轨道交通线路上,提出了一种可跳停的轨道交通列车时刻表优化模型,以容量、链接、安全前进和可行域等作为主体约束,优化乘客总...     

基于脆弱性理论城市轨道交通的乘客安全研究

解决城市轨道交通运营过程中在大客流扰动下的安全问题.首先,用仿真模拟分析并比较城市轨道交通在大客流扰动下的脆弱性.运用MATLAB仿真模拟,编写程序代码并运行程序得出结果.选北京地铁1号线的车站作为分析与模拟的对象,并设置模拟系统的参数,每个地铁车站进行2次模拟.通过专家座谈、现场问卷调查和实地调研得到大客流扰动下城市轨道交通脆弱性分析的基本数据.通过MATLAB对基础数据进行处理,得到北京城市轨道交通大客流扰动下1号线站点脆弱性指标的得分.对得分进行归一化处理,并将归一化后数据带入突变理论模型中,得到在大客流扰动下城市轨道交通的暴露度、敏感度、适应度和脆弱性值.结果表明,北京城市轨道交通1号线在大客流扰动下,大望路站的脆弱性最高,东单站的脆弱性适中,军事博物馆站的脆弱性较低.     

广州地铁体育西路换乘站大客流组织对策研究

为了研究大客流的组织对策,本文首先对大客流产生的原因进行了分析,并结合广州地铁3号线的客流特点和车站布局,分析了其大客流时存在的问题,从站台、站厅、行车组织和规划方面提出了应对措施。     

地铁车站大客流组织模式研究

本文介绍了地铁车站大客流的分类,分析了影响地铁车站大客流组织的因素,结合深圳地铁1号线客流组织实例,简析了车站在应对大客流时采取的组织措施。     

一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

地铁换乘站大客流组织演练的研究——以广州地铁昌岗站为例

地铁车站尤其是换乘站常常面临着大客流现象,这对地铁的正常运营秩序及运营效率造成很大的影响。笔者以广州地铁2、8号线换乘站昌岗站的大客流组织演练为例,对地铁换乘站大客流组织进行探讨,总结出了一般的大客流组织演练方案和客流组织方法,并提出一些建议措施。     

广交会期间地铁运营组织优化的分析与研究

随着“广交会”规模和展馆的不断扩大，参展国家和人员不断增加，客流分布也随之朝着更为集中的方向发展，带给广州地铁的客运压力也进一步加大。因此，针对“广交会”期间大客流组织的研究，有利于提高境外乘客的满意度，提升广州地铁的品牌价值，并有助于广州市国际形象的提高。     

西安地铁换乘站大客流组织研究

地铁换乘站客流组织是地铁运营管理的重点,当换乘站出现大客流、或某条线路发生延误、运能不足导致换乘站大客流事件时需要客流组织以及行车组织的相互配合,确保地铁安全运营与乘客人身安全。该文以北大街站为例,研究了大客流情况下线网联动,行车组织配合的措施。     

城市轨道交通换乘枢纽站大客流的安全疏散考察

国内对地铁换乘站大客流组织问题已进行了大量的研究,但大多集中于客流组织与地铁行车组织、客流组织与地铁车站布局设计和地铁车站客流组织措施与方法等方面,对地铁换乘枢纽站大客流的安全疏散考察很少,因此对地铁换乘站大客流组织安全疏散的研究是极具现实意义。本文将针对地铁换乘枢纽站大客流的安全疏散进行探讨。     

韧性交通枢纽中突发大客流疏散优化研究

提升交通枢纽的韧性以应对突发大客流给交通运输系统带来的压力至关重要。基于交通枢纽的内部设施布局，将客流在其内的疏散备选路径抽象为由节点和路段构成的网络图。从改变客流疏散路径角度出发，当发生突发大客流时，考虑开启平时不开放的应急通道用于疏散客流。在已知各起讫点之间的客流量以及客流疏散备选路径的条件下，以最小化客流疏散时间与开启应急通道的广义成本为优化目标，建立客流疏散优化模型，并设计混沌蚁群算法对模型进行求解，得到客流疏散的优化方案。最后以北京南站为案例验证模型与算法，结果显示，在发生突发大客流时，开启合适位置和数量的应急通道可以有效缩短客流疏散时间。该研究从交通枢纽内部的规划布局与客流疏散优化角度，为城市交通枢纽的韧性提升提供了理论支撑。